基于图像的明渠液位自动测量方法
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·明渠灌溉液位测量技术发展现状 | 第9-13页 |
| ·基于图像的明渠液位测量技术 | 第13-16页 |
| ·图像型液位检测技术 | 第13页 |
| ·图像处理技术发展概述 | 第13-16页 |
| ·待解决的问题和本文创新之处 | 第16页 |
| ·本文研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 灌区明渠水位测控系统分析 | 第18-32页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·灌区水位测控系统整体架构 | 第18-19页 |
| ·图像型水位测量系统分析 | 第19-31页 |
| ·硬件系统架构 | 第20-27页 |
| ·软件系统架构 | 第27-30页 |
| ·系统特性分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 水位图像畸变分析及水位处理方法 | 第32-44页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·水位图像畸变分析 | 第32-39页 |
| ·图像采集原理 | 第32-34页 |
| ·图像畸变 | 第34-37页 |
| ·畸变应对方法 | 第37-39页 |
| ·水位处理方法 | 第39-42页 |
| ·水位计算方法 | 第39-41页 |
| ·图像处理流程 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于HALCON的水位图像处理 | 第44-62页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·图像处理平台HALCON简介 | 第44-45页 |
| ·标尺区域提取 | 第45-55页 |
| ·常用分割方法 | 第46-47页 |
| ·阈值分割处理 | 第47-49页 |
| ·基于背景的动态阈值分割处理(亮区域) | 第49-52页 |
| ·连通区域计算(标记) | 第52-53页 |
| ·特征提取 | 第53-55页 |
| ·最高位置E字区域提取 | 第55-61页 |
| ·暗区域阈值分割处理 | 第55-56页 |
| ·基于区域表示方法的字符分割 | 第56-58页 |
| ·目标提取 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 实验测试及结果分析 | 第62-66页 |
| ·水位高度信息获取试验 | 第62-65页 |
| ·实验分析 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第71页 |
